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Data Scientist를 위한 R기반 통계 입문

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집합

교재제공 초급

Data Scientist를 위한 R기반 통계 입문

4.3

like 42

1,200,000원 (VAT없음)
학습기간
개폐강 확정일 2024.04.05

과정요약

과정요약
학습시간 09:30 ~ 17:30 ( 35시간 ) 난이도 초급
교육비 지원 고용보험 비환급 평가항목 출석률 100%
수료기준 총점 80점 이상시 수료 정원 24 명
교재정보

과정소개

학습목표

  • R을 활용하여 기초적인 데이터 분석을 할 수 있다.
  • 데이터를 탐색하고 데이터 분석 목표에 맞게 진행방향을 수립할 수 있다.
  • 통계학의 기본 개념과 용어를 학습하고 데이터의 통계적 흐름을 알 수 있다.
  • 분석 목적에 맞는 분석 방법을 선택하고 분석 결과에 대해 해석할 수 있다.
  • 데이터 검증, 정제, 전 처리를 통해 분석에 용이한 데이터(Tidy Data)를 구축할 수 있다.
  • 예측 모형 설계와 결과 해석을 통한 적용방안을 탐구할 수 있다.

학습대상

  • 데이터 분석을 위해 통계 기초를 알고 싶은 분
  • 현재 데이터 분석 업무를 하고 있지만, 주요 개념과 이론에 대한 이해가 부족한 분
  • Data Scientist로 성장하길 원하는 분
  • R을 이용한 데이터 분석에 관심이 있는 분
  • 프로그래밍 경험 있으신 분
  • 업무 중 집계 즉, 기초통계로 한번이라도 업무 경험 있으신 분
    • 1일차
      • .
        • R 기반의 데이터 분석을 위한 환경 구축 09:30 ~ 10:30
      • .
        • R 데이터 타입 : 정수, 실수, 문자, 논리값, 결측치
          연산자 10:30 ~ 11:30
      • .
        • R 자료구조 : 상수, 벡터 11:30 ~ 12:30
      • .
        • R 자료구조 : 매트릭스, 어레이 13:30 ~ 14:30
      • .
        • R 자료구조 : 데이터프레임, 리스트 14:30 ~ 15:30
      • .
        • 외부데이터 불러오기
          factor 함수를 활용한 그룹변수 지정
          외부데이터 불러오기 및 원하는 포맷으로 저장하기 15:30 ~ 16:30
      • ..
        • 통합실습 및 Review 16:30 ~ 17:30
    • 2일차
      • .
        • 결측치 데이터 처리 09:30 ~ 10:30
      • .
        • 조건에 따른 데이터 처리 제어 : if, for, while, ifalse 등 10:30 ~ 11:30
      • .
        • 사용자 정의함수 11:30 ~ 12:30
      • .
        • 데이터 전처리 : apply 계열 함수 13:30 ~ 14:30
      • .
        • 데이터 표 요약 14:30 ~ 15:30
      • .
        • 데이터 차트 요약 15:30 ~ 16:30
      • ..
        • 데이터 차트 요약 16:30 ~ 17:30
    • 3일차
      • .
        • 통계학이란? 09:30 ~ 10:30
      • ..
        • 기술통계학 : 수치 데이터 요약 10:30 ~ 11:30
      • .
        • 기술통계학 : 표/차트 데이터 요약 11:30 ~ 12:30
      • .
        • 확률 / 확률변수 및 분포 13:30 ~ 14:30
      • .
        • 샘플링 : 모집단 및 표본 14:30 ~ 15:30
      • .
        • 추측 통계학 : 대표값 추정 15:30 ~ 16:30
      • .
        • 검정 / 수치형 단일 모집단 검정 16:30 ~ 17:30
    • 4일차
      • .
        • 수치형/비수치형 두 모집단 차이 검정
          ttest를 이용한 수치형 두 모집단의 차이 검정
          카이제곱 검정을 이용한 비수치형 변수들의 독립성, 적합성 검정 09:30 ~ 10:30
      • .
        • 수치형 세 개이상 집단 간의 차이 검정
          분산분석(ANOVA)/요인분석
          일원분산분석
          다중비교(사후비교)
          분산분석 가정 확인
          모집단들의 등분산 검정
          이원분산분석
          상호작용
          다중비교 10:30 ~ 11:30
      • .
        • 수치형 세 개이상 집단 간의 차이 검정
          분산분석(ANOVA)/요인분석
          일원분산분석
          다중비교(사후비교)
          분산분석 가정 확인
          모집단들의 등분산 검정
          이원분산분석
          상호작용
          다중비교 11:30 ~ 12:30
      • .
        • 상관관계 및 인과관계
          변수 간의 상관 관계 분석
          회귀분석
          단순선형회귀분석 13:30 ~ 14:30
      • .
        • 의미있는 변수간 인과관계
          다중선형회귀분석
          의미있는 변수 선택
          다중 공선성 14:30 ~ 15:30
      • .
        • 인과관계(회귀분석) 모형 찾기 실습 15:30 ~ 16:30
      • .
        • 상관관계 및 인과관계 16:30 ~ 17:30
    • 5일차
      • .
        • 많은 변수 중 의미있는 변수를 찾아 인과관계 찾기 09:30 ~ 10:30
      • ..
        • 의사결정시스템(로지스틱 회귀) 10:30 ~ 11:30
      • .
        • 분류분석을 통한 의사결정 11:30 ~ 12:30
      • .
        • 와인에서 추출된 정보로 와인 품종 예측
          13:30 ~ 14:30
      • .
        • 신용 데이터를 이용한 고객 구분하기 14:30 ~ 15:30
      • .
        • 의사결정트리 성능 개선시킨 랜덤포레스트 활용하기 15:30 ~ 16:30
      • .
        • 신용 데이터를 이용한 고객 구분하기 16:30 ~ 17:30

수강후기 42

평균평점

4.3 / 5.0

  • 4.5
    지*재

    2023.08.11

    자세하게 설명해주셔서 잘 이해갔습니다
  • 4
    남*용

    2023.08.11

    교재가 혼자봐도 이해 할 만큼 더 자세하게 설명되었으면 좋겠습니다 . PDF 말고 제본(스프링철)으로 주셨으면 좋겠습니다.
  • 3.5
    정*영

    2020.12.13

    강사님의 전달력이 조금 부족하여 아쉬운 수업이었으나 내용은 매우 유용합니다.
  • 5
    김*우

    2020.12.11

    R 및 분석이론 정리에 도움이 되었습니다. R과 통계기초를 간단하게나마 알고 오시는 것을 추천합니다.
  • 5
    김*하

    2020.12.11

    함수의 이론적 배경설명을 잘해주셔서 좋습니다 저는 개인적으로 궁금한점이 많이 해소되었습니다 강의분량이 많아서 각오하고 오셔야해요 ㅎㅎ

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